Miten big data vaikuttaa öljy- ja kaasuteollisuuteen

Öljy- ja kaasualan globaalit big data -markkinat kukoistavat. $20 miljardia euroa takaisin vuonna 2022, ja sen odotetaan kasvavan 19% vuodessa vuoteen 2032 asti. Big data -ratkaisut muuttavat peliä ja tarjoavat elintärkeää tietoa etsinnästä, porauksesta ja tuotannosta. Näiden analyysien avulla öljy- ja kaasuyhtiöt voivat vähentää ympäristöriskejä, parantaa huoltoa ja lisätä öljyn talteenottoastetta.

Suuret toimijat, kuten ExxonMobil ja Shell, ovat jo nyt investoiminen suuriin tietoihin ja AI keskitetyn tiedonhallinnan luominen ja tietojen integroinnin tukeminen eri sovellusten välillä.

Tässä blogikirjoituksessa tarkastelemme big datan vaikutusta öljy- ja kaasuteollisuuteen ja tuomme esiin sen hyödyt ja todelliset sovellukset.

Big datan merkitys öljyn ja kaasun alalla

Big datan käyttöönotosta on nopeasti tulossa öljy- ja kaasuteollisuuden menestyksen kulmakivi. Hyödyntämällä kehittynyttä analytiikkaa valtavien tietomäärien nopeaan ja tarkkaan käsittelyyn ja tulkintaan yritykset voivat merkittävästi vähentää kuluja, varmistaa turvallisuustoimenpiteet ja optimoida toimintansa tehokkuuden.

  • Tutkimuksen ja porauksen optimointi
  • Tuotannon seuranta ja optimointi
  • Omaisuuden hallinta ja ennakoiva kunnossapito
  • Toimitusketjun ja logistiikan optimointi
  • Ympäristö- ja turvallisuusvaatimusten noudattaminen
  • Varastojen hallinta ja tehostettu talteenotto

Tutkimuksen ja porauksen optimointi

Yhdistämällä reaaliaikaisia ML-algoritmeja seismisiin ja geologisiin tietoihin big data auttaa paikantamaan potentiaaliset porauskohteet ja hienosäätämään porauskaivojen sijoittelua. Kehittyneen mallintamisen ja jatkuvan seismisen analyysin avulla yritykset voivat ennustaa geologisia haasteita ja säätää porausreittejä välittömästi, mikä lisää tarkkuutta ja vähentää etsintäkustannuksia.

Visuaalinen tuotteistaminen

Tuotannon seuranta ja optimointi

Antureiden reaaliaikaisten tietojen avulla saat reaaliaikaista tietoa tuotannosta, laitteista ja resurssien käytöstä. Jatkuva analyysi mahdollistaa nopean toiminnan ongelmien ilmetessä, kuten etäkatkaisut epänormaalien olosuhteiden aikana. Näin voit parantaa kunnossapitoa, vähentää seisokkiaikoja ja pitää tuotannon sujuvana.

Kysynnän ennustaminen

Omaisuuden hallinta ja ennakoiva kunnossapito

Analysoimalla historiallisia suorituskykytietoja ja reaaliaikaisia terveysindikaattoreita big data -järjestelmät havaitsevat mallit, jotka kertovat mahdollisista laiteongelmista ennen kuin ne ilmenevät. Ennakoivan kunnossapidon avulla voit ajoittaa toimenpiteet rikkoutumisten estämiseksi, mikä vähentää seisokkiaikaa ja pidentää laitteiden käyttöikää.

Tuotesuunnittelu ja -kehitys

Toimitusketjun ja logistiikan optimointi

Big datan liittäminen toimitusketjuun ja logistiikkaan johtaa materiaalien ja laitteiden tarpeiden tarkempaan ennustamiseen, parempaan varastonhallintaan ja älykkäämpään kuljetusreittien suunnitteluun. Näin yritykset voivat vähentää logistiikkakustannuksia merkittävästi ja edistää laajempaa yhteistyötä koko toimitusketjussa.

Henkilökohtainen markkinointi

Ympäristö- ja turvallisuusvaatimusten noudattaminen

Big data -analytiikan avulla organisaatiot voivat parantaa ympäristövaatimusten noudattamista tarjoamalla yksityiskohtaista tietoa vaikutuksista ja riskiprofiileista. Kun päästöjä, saastetasoja ja ympäristöolosuhteita seurataan tarkasti, ne voivat puuttua nopeasti mahdollisiin ongelmiin, lieventää riskejä ja varmistaa säännösten tiukan noudattamisen.

Petosten havaitseminen

Varastojen hallinta ja tehostettu talteenotto

Suuren datan avulla insinöörit voivat analysoida laajoja tietokokonaisuuksia porausreikien lokitiedoista, seismisistä tutkimuksista ja anturitiedoista luodakseen kattavan profiilin kunkin säiliön ainutlaatuisista ominaisuuksista. AI-simulaatiot auttavat sitten optimoimaan hyödyntämissuunnitelmia, valitsemaan parhaat säiliömallit ja laatimaan tehokkaita poraus- ja viimeistelystrategioita maksimaalisen tuoton saavuttamiseksi.

Varastonhallinta
Tutkimuksen ja porauksen optimointi

Big datan käyttöönotosta on nopeasti tulossa öljy- ja kaasuteollisuuden menestyksen kulmakivi. Hyödyntämällä kehittynyttä analytiikkaa valtavien tietomäärien nopeaan ja tarkkaan käsittelyyn ja tulkintaan yritykset voivat merkittävästi vähentää kuluja, varmistaa turvallisuustoimenpiteet ja optimoida toimintansa tehokkuuden.

Visuaalinen tuotteistaminen
Tuotannon seuranta ja optimointi

Antureiden reaaliaikaisten tietojen avulla saat reaaliaikaista tietoa tuotannosta, laitteista ja resurssien käytöstä. Jatkuva analyysi mahdollistaa nopean toiminnan ongelmien ilmetessä, kuten etäkatkaisut epänormaalien olosuhteiden aikana. Näin voit parantaa kunnossapitoa, vähentää seisokkiaikoja ja pitää tuotannon sujuvana.

Kysynnän ennustaminen
Omaisuuden hallinta ja ennakoiva kunnossapito

Analysoimalla historiallisia suorituskykytietoja ja reaaliaikaisia terveysindikaattoreita big data -järjestelmät havaitsevat mallit, jotka kertovat mahdollisista laiteongelmista ennen kuin ne ilmenevät. Ennakoivan kunnossapidon avulla voit ajoittaa toimenpiteet rikkoutumisten estämiseksi, mikä vähentää seisokkiaikaa ja pidentää laitteiden käyttöikää.

Tuotesuunnittelu ja -kehitys
Toimitusketjun ja logistiikan optimointi

Big datan liittäminen toimitusketjuun ja logistiikkaan johtaa materiaalien ja laitteiden tarpeiden tarkempaan ennustamiseen, parempaan varastonhallintaan ja älykkäämpään kuljetusreittien suunnitteluun. Näin yritykset voivat vähentää logistiikkakustannuksia merkittävästi ja edistää laajempaa yhteistyötä koko toimitusketjussa.

Henkilökohtainen markkinointi
Ympäristö- ja turvallisuusvaatimusten noudattaminen

Big data -analytiikan avulla organisaatiot voivat parantaa ympäristövaatimusten noudattamista tarjoamalla yksityiskohtaista tietoa vaikutuksista ja riskiprofiileista. Kun päästöjä, saastetasoja ja ympäristöolosuhteita seurataan tarkasti, ne voivat puuttua nopeasti mahdollisiin ongelmiin, lieventää riskejä ja varmistaa säännösten tiukan noudattamisen.

Petosten havaitseminen
Varastojen hallinta ja tehostettu talteenotto

Suuren datan avulla insinöörit voivat analysoida laajoja tietokokonaisuuksia porausreikien lokitiedoista, seismisistä tutkimuksista ja anturitiedoista luodakseen kattavan profiilin kunkin säiliön ainutlaatuisista ominaisuuksista. AI-simulaatiot auttavat sitten optimoimaan hyödyntämissuunnitelmia, valitsemaan parhaat säiliömallit ja laatimaan tehokkaita poraus- ja viimeistelystrategioita maksimaalisen tuoton saavuttamiseksi.

Varastonhallinta

Onko etsinnän ja porauksen tehokkuudessa haasteita?

Innowise auttaa sinua löytämään ja hyödyntämään enemmän vähemmälläkin rahalla.

Big data -ratkaisut öljy- ja kaasualalle

Big data -analyysin avulla yritykset voivat tunnistaa teknologiset suuntaukset ja optimoida toimintansa jokaisen vaiheen etsinnästä tuotantoon. Tämä lähestymistapa lisää tehokkuutta, vähentää kustannuksia ja parantaa merkittävästi turvallisuutta vähentämällä onnettomuuksien todennäköisyyttä ja parantamalla työnkulkuja.

Big data etsinnän hallinnassa

Tutkimusryhmät käyttävät seismisiä, geofysikaalisia ja geokemiallisia tietoja luodakseen 3D-malleja maanalaisista muodostumista. Soveltamalla ML-algoritmeja ja big data -analytiikkaa he poimivat näistä malleista tietoa parantaakseen mineraalien ja hiilivetyesiintymien ennustetarkkuutta, vähentääkseen kuivien porausreikien riskejä ja optimoidakseen porauspaikat.

Big data säiliötekniikassa

Analysoimalla suuria määriä reaaliaikaisia tietoja varastoinnin olosuhteista, kuten paineesta, lämpötilasta ja nesteen koostumuksesta, insinöörit saavat korvaamatonta tietoa maanalaisista muodostumista. ML:n ja tiedonlouhinnan avulla he käsittelevät näitä tietoja reaaliaikaisesti luodakseen ennustemalleja, joilla tarkennetaan talteenottostrategioita ja maksimoidaan louhinnan tehokkuus.

Big data porauksen hallinnassa

Valvomalla ja analysoimalla nopeutta, painetta ja lämpötilaa käyttäjät voivat optimoida porausprosessin välittömästi. Näiden tietojen yhdistäminen kehittyneisiin porausreiän ohjausjärjestelmiin ja antureihin mahdollistaa tarkat reitinmuutokset, ongelmien, kuten puhkeamisten ja porausreiän pohjan ongelmien, varhaisen havaitsemisen ja merkittävät kustannussäästöt.

Big data tuotannon hallinnassa

Anturi- ja automaatiotietojen reaaliaikaisen analysoinnin avulla voit havaita tehokkaasti poikkeamat, ennustaa todennäköisiä vikoja ja säätää toimintaparametreja tarkasti. Tämä ei ainoastaan lisää järjestelmän tehokkuutta vaan myös vähentää ylläpitokustannuksia, mikä johtaa sujuvampaan ja kustannustehokkaampaan tuotantotoimintaan.

Aspect Kuvaus Vaikutus
Tietojen integrointialustat Yhdistämällä eri lähteistä - ERP-, GIS- ja IoT-laitteista - saatuja tietoja nämä alustat luovat vankan perustan tietoon perustuvalle päätöksenteolle. Integrointi saavutetaan ETL-prosessien, tietojen virtualisoinnin ja pilvipohjaisten integraatiopalvelujen avulla. Paremman tietomaailman ansiosta yritykset voivat tehdä kehittyneitä analyysejä, tuottaa oivaltavia raportteja ja tehdä oikea-aikaisia, hyvin perusteltuja päätöksiä.
Ennustava analytiikka ja ML Sovella tilastollisia ja koneoppimisalgoritmeja sekä historiallisiin että reaaliaikaisiin tietoihin trendien ennustamiseksi, poikkeamien havaitsemiseksi ja mahdollisten ongelmien ennakoimiseksi ennen kuin ne häiritsevät liiketoimintaasi. Tämän tietoon perustuvan strategian avulla voit optimoida prosesseja, minimoida seisokkiaikoja, vähentää kuluja, parantaa turvallisuutta ja lisätä yleistä tehokkuutta merkittävästi.
IoT ja sensoriverkot Aseta antureita koko infrastruktuuriin keräämään reaaliaikaista tietoa laitteiden suorituskyvystä, ympäristöolosuhteista ja tuotantomittareista. Voit hyötyä reaaliaikaisesta seurannasta, ennakoivasta kunnossapidosta ja kyvystä reagoida nopeasti ongelmiin.
Paikkatietoanalytiikka Kaukokartoituksen, LiDAR:n ja GIS:n avulla voit analysoida paikkatietoja maantieteellisten mallien paljastamiseksi, resurssien jakamisen optimoimiseksi ja ympäristövaikutusten arvioimiseksi. Kartoituksen ja visualisoinnin avulla voit tehdä tietoon perustuvia päätöksiä optimaalisen sijoituspaikan valinnasta, tehokkaasta maankäytöstä ja pienemmästä ympäristöjalanjäljestä.
Öljy- ja kaasuteollisuudessa on meneillään muutosvaihe, jossa big data kehittyy digitaalisesta välineestä uusien liiketoimintamallien strategiseksi katalysaattoriksi. Yhdistämällä syvällisen alan asiantuntemuksemme huipputekniikkaan, kuten ML, AI ja ennakoiva mallinnus, tarjoamme kattavia ratkaisuja, joilla maksimoit tietojesi arvon etsinnän optimoinnista tuotantoprosessien virtaviivaistamiseen.

Philip Tikhanovich

Head of Big Data and AI

Älä jätä yhtään tilaisuutta hyödyntämättä

Resurssit kehittyvät jatkuvasti - anna meidän varmistaa, että analytiikkasi pysyy mukana.

Suuren datan haasteet öljyn ja kaasun alalla

Olkaamme rehellisiä: big datan käyttöönotto ja hyödyntäminen tuo mukanaan merkittäviä haasteita. Antureista ja laitteista peräisin oleva valtava tietomäärä edellyttää luotettavaa infrastruktuuria ja huomattavia laskentaresursseja tallennusta ja käsittelyä varten, mikä voi olla varsin kallista.

Lisäksi strukturoitujen ja strukturoimattomien tietojen yhdistelmä tekee integroinnista ja analysoinnista monimutkaisempaa. Usein nämä tiedot voivat olla epätarkkoja tai epätäydellisiä, jolloin niiden valmistelu vaatii ylimääräistä työtä. Kriittisten tietojen suojaaminen lisääntyviltä verkkouhilta on myös ensiarvoisen tärkeää, sillä vaarantuminen voi johtaa vakaviin toimintahäiriöihin ja taloudellisiin tappioihin. Viimeisenä muttei vähäisimpänä on se, että alalla on pulaa pätevistä data-asiantuntijoista, mikä estää big datan hyödyntämistä täysimääräisesti.

Tutustu kaikkiin big datan hyötyihin öljyn ja kaasun alalla.

Öljy- ja kaasuteollisuus on keskellä digitaalista murrosta, mutta vasta 30% yritysten ovat onnistuneesti skaalanneet digitaalisia valmistusprosessejaan. Big data -analytiikka tarjoaa kehittyneitä ratkaisuja, joilla voidaan nopeuttaa tätä siirtymää ja tuottaa merkittävää lisäarvoa. Vaikka erityiset hyödyt voivat vaihdella organisaation tavoitteiden mukaan, useita keskeisiä etuja on jatkuvasti saavutettu.

Parempi etsinnän ja tuotannon tehokkuus

Uudet kaivot maksavat noin $7 miljoonaa euroa kappaleelta, josta noin 30% pelkästään poraukseen. Siksi optimaalisen sijoituspaikan löytäminen on niin tärkeää. Ison datan analytiikan, AI:n, ML:n ja pilviteknologian avulla, kuten nämä Shellin käyttämä, geosuunnittelutiimit analysoivat laajoja tietokokonaisuuksia löytääkseen lupaavimman sijainnin. Lisäksi reaaliaikainen tuotantotietojen seuranta optimoi louhinnan, lisää tuottoa ja tehokkuutta sekä vähentää ympäristövaikutuksia.

Ennakoiva kunnossapito ja pienemmät seisokkiajat

200 000 tynnyriä päivässä (bpd) olevan offshore-laiturin suunnittelematon seisokki voi aiheuttaa jopa seuraavat tappiot: - 0,5 miljoonaa euroa. $8 miljoonaa jokaista 12 tunnin käyttämättömyystuntia kohden.. Ennakoiva kunnossapito vähentää tätä riskiä analysoimalla tietoja, jotta toiminnalliset poikkeamat ja laiteongelmat voidaan havaita varhaisessa vaiheessa. Tämä auttaa minimoimaan huoltotiheyttä, välttämään suunnittelemattomia seisokkeja ja vähentämään tarpeettomia ennaltaehkäisevän kunnossapidon kustannuksia.

Kustannusten vähentäminen ja toiminnan tehokkuus

Keskeisten prosessien, kuten porauksen ja tuotantovirtojen hallinnan, virtaviivaistaminen voi johtaa resurssi- ja energiakustannusten merkittävään alenemiseen. McKinsey korostaa esimerkiksi, että offshore-operaattorit voivat leikata kustannuksia seuraavasti 20-25% tynnyriä kohti - sekä toiminta- että pääomamenot hyödyntämällä liitettävyyttä digitaalisten työkalujen ja analytiikan käyttöönotossa.

Turvallisuus ja riskinhallinta

Big data -analytiikan, ML:n ja IoT:n avulla yritykset voivat tutkia anturitietoja ja seurata järjestelmän suorituskykyä, tunnistaa poikkeamat ja vähentää vikojen todennäköisyyttä. Nämä analyysit mahdollistavat perusteelliset riskinarvioinnit korreloimalla erilaisia datapisteitä - kuten säämalleja, laitehistoriaa ja inhimillisiä tekijöitä - mahdollisten vaarojen tunnistamiseksi ja lieventämisstrategioiden kehittämiseksi.

Ympäristön seuranta ja kestävä kehitys

Vastaa noin 10% globaaleista päästöistäÖljy- ja kaasuteollisuus voi pienentää hiilijalanjälkeään huomattavasti big data -ratkaisujen avulla. Kehittyneen data-analyysin avulla organisaatiot voivat optimoida prosesseja, minimoida hävikkiä ja varmistaa ympäristösäännösten noudattamisen. Big data tarjoaa myös vankan perustan siirtymiselle puhtaampiin energialähteisiin.

Me Innowise:ssä olemme taitavia voittamaan kaikki big data -integraation haasteet, aina suurten tietomäärien hallinnasta ja erilaisten tietolähteiden integroinnista moitteettoman tiedonlaadun varmistamiseen. Korkeatasoisen data-analytiikan ja testattujen infrastruktuuriratkaisujen avulla ammattitaitoisten asiantuntijoiden tiimimme takaa tietojen oikeellisuuden ja turvallisuuden ja maksimoi samalla niiden strategisen potentiaalin.

Philip Tikhanovich

Head of Big Data and AI

Big datan käyttö öljy- ja kaasualalla: Innowise-todellinen tapaus

Jotta todella ymmärtäisimme, miten big data voi muuttaa öljy- ja kaasualaa, tutustutaanpa käytännön esimerkkiin siitä, miten Innowise teki yhteistyötä yhden alan johtavan toimijan kanssa. Palveluntarjoaja kamppaili usein toistuvien sähkökatkojen, hitaiden häiriöihin reagointiaikojen ja kasvavien toimintakustannusten kanssa. Näiden ongelmien taustalla oli vanhentunut verkonvalvontajärjestelmä, joka ei pystynyt tarjoamaan reaaliaikaisia tietoja.

Verkonhallinnan uudistamiseksi datatieteen asiantuntijamme siirsivät yrityksen vanhan SCADA-ratkaisun AWS:ään ja paransivat sitä kehittyneillä tietomarketeilla ja käyttäjäystävällisillä kojelaudoilla.

Hankkeessa oli useita keskeisiä elementtejä:

Tietojen integrointi: Tiimimme yhdisti eri grid-komponenttien tiedot yhdeksi yhtenäiseksi alustaksi AWS S3:n ja Apache Kafkan avulla. Tämä integrointi takaa reaaliaikaisen datan tarkkuuden ja luotettavuuden, ja AWS EMR ja Apache Spark hoitavat monimutkaisen datan käsittelyn. IoT-anturit ja -yhdyskäytävät tarjoavat kattavaa, jatkuvaa valvontaa koko grid-verkossa, mikä takaa selkeän ja ajantasaisen näkymän järjestelmän suorituskyvystä.
Kehittynyt hälytysjärjestelmä: Toteutimme vankan hälytysjärjestelmän reaaliaikaista verkon suorituskyvyn seurantaa ja ongelmien havaitsemista varten. Räätälöidyt algoritmit yhdistettynä Apache Kafkan tiedonsiirtoon mahdollistivat automaattiset ilmoitukset poikkeamista. Tämä vähensi jatkuvan manuaalisen valvonnan tarvetta ja mahdollisti hälytysten priorisoinnin niiden vakavuuden perusteella, mikä auttoi operaattoreita puuttumaan kriittisiin ongelmiin tehokkaammin.
Intuitiivinen käyttöliittymä: React.js-pohjaiset mukautetut kojelaudat tarjoavat operaattoreille selkeät visualisoinnit verkon tilasta, mukaan lukien suorat tiedot, historialliset trendit ja AWS EMR:n ja Sparkin tukema ennakoiva analytiikka. Saumattoman navigoinnin ja kattavien raporttien ansiosta operaattorit voivat tehdä tietoon perustuvia päätöksiä nopeasti ja tehokkaammin.

Hankkeesta saatiin merkittäviä tuloksia. Ottamalla käyttöön huippuluokan analyysijärjestelmän asiakas sai aikaan 20%:n vähennyksen verkon seisokkiaikoihin, mikä lisäsi merkittävästi toimintavarmuutta. Virtaviivaistetut prosessit ja tehokas teknologian integrointi johtivat huomattaviin kustannussäästöihin ja parempaan järjestelmän vakauteen. Lisäksi keskimääräinen häiriöihin reagointiaika lyheni 40%. Reaaliaikainen tiedonsaanti ja kehittynyt analytiikka antoivat operaattoreille mahdollisuuden tehdä perusteltuja päätöksiä, mikä lisäsi toiminnan yleistä tehokkuutta.

Jos haluat nähdä, miten olemme ratkaisseet samankaltaisia haasteita ja saavuttaneet menestystä muissa hankkeissa, tutustu seuraaviin seikkoihin tapaustutkimuksemme.

Onko sinulla vaikeuksia optimoida tuotantoa tai vähentää huoltokustannuksia?

Tarjoamme tietoon perustuvia ratkaisuja, joiden avulla voit palauttaa hallinnan ja uudistaa toimintojasi.

Big datan tulevaisuus öljy- ja kaasuteollisuudessa

Investoinnit älykkääseen omaisuuteen korostavat, että tietoon perustuva tieto on yhä tärkeämpää, kun halutaan saavuttaa toiminnallinen huippuosaaminen. Vuoteen 2028 mennessä yli 50% öljy- ja kaasuyhtiöt odotetaan sopeuttavan strategiansa tähän painopisteeseen. Vuonna 2024 alan IT-menojen ennustetaan kasvavan seuraavasti 8,1%-$29 miljardia euroa., jossa korostetaan teknikkojen kriittistä roolia.

Vaikka tiedonkeruussa on tapahtunut huomattavaa edistystä, tietojen laatuun, integrointiin ja turvallisuuteen liittyy edelleen haasteita. Näiden ongelmien voittamiseksi ja uusien mahdollisuuksien hyödyntämiseksi on tarpeen teknologiset suuntaukset tulevat muokkaamaan big datan tulevaisuutta.

iot

Langattomien IIoT-laitteiden kasvu

IIoT-laitteet valvovat kriittisiä parametreja - kuten painetta, tilavuutta, virtausnopeuksia, lämpötilaa ja laitteiden tilaa - etänä ja tuottavat teratavuja dataa päivittäin. Tämän runsaan tietomäärän ja kehittyneen analytiikan avulla voit tehdä älykkäitä liiketoimintapäätöksiä, uudistaa toimintoja ja tarkentaa omaisuuden hallintaa. Vuoteen 2023 mennessä öljy- ja kaasualan langattomien laitteiden markkinat, joihin sisältyy solu-, satelliitti- ja LPWA-yhteydet, ovat 7,8 miljoonaa yksikköä. Tämän luvun ennustetaan kasvavan huomattavasti ja saavuttavan seuraavat tasot 18,8 miljoonaa yksikköä vuoteen 2028 mennessäCAGR 19,3%.

ml

AI ja ML-analyysi

Öljy- ja kaasuyhtiöt käyttävät AI:tä ja ML:ää monimutkaisten tietokokonaisuuksien pilkkomiseen. Nämä tekniikat auttavat ennustamaan laitevikoja ja parantamaan porausprosesseja, mikä vähentää seisokkiaikoja, lisää tuotantoa ja alentaa kustannuksia. Tulevaisuutta ajatellen generatiivisen AI:n odotetaan parantavan tuottavuutta seuraavilla aloilla 30% öljy- ja kaasuyhtiöt vuoteen 2026 mennessä. Tämä teknologia automatisoi rutiinitehtäviä ja parantaa päätöksentekoa. Vuoteen 2025 mennessä 10% yrityksistä, jotka ottavat käyttöön AI:n parhaat käytännöt, tuottavat todennäköisesti ainakin kolme kertaa enemmän arvoa sijoituksistaan verrattuna 90%:hen, jotka eivät saa.

Nopea kehitys

Kvanttilaskenta

Vuoteen 2030 mennessä kvanttilaskenta yhdistää klassisen suurteholaskennan ja uudet teknologiat. Vuoden 2030 jälkeenTämän teknologian odotetaan nopeuttavan tietojenkäsittelyä, ratkaisevan monimutkaisia algoritmeja ja ratkaisevan laajamittaisia optimointiongelmia, joita nykyiset järjestelmät eivät pysty käsittelemään. Tämän potentiaalin tunnustavat alan jättiläiset, kuten esimerkiksi ExxonMobil, Shellja BP investoivat jo nyt kvanttiteknologiaan edistääkseen innovointia ja parantaakseen kestävyyttä.
Kihlaus

Digitaaliset kaksoset

Katse eteenpäin, digitaaliset kaksoset on mahdollista automatisoida poraustoimintoja, kun ne yhdistetään robotiikkaan ja autonomisiin järjestelmiin. Lisäksi ne voivat parantaa kaasunjakeluverkkojen älykkäitä verkkoja, mikä johtaa luotettavampiin ja tehokkaampiin toimitusketjuihin.
Esimerkiksi, Chevron kehittää virtuaalisia jäljennöksiä laitoksistaan todellisten skenaarioiden diagnosoimiseksi ja ennustamiseksi. Tämän lähestymistavan avulla ne voivat seurata ja ennustaa laitteiden suorituskykyä reaaliajassa joko paikan päällä tai eri puolilla maailmaa.

Cloud

Cloud-laskenta

Etsinnän ja tuotannon seismisen tiedon räjähdysmäinen kasvu ylittää perinteiset tiedonhallintajärjestelmät. Tässä kohtaa pilvilaskenta tulee kuvaan mukaan, sillä se tarjoaa skaalautuvia ja budjettiystävällisiä ratkaisuja näiden valtavien tietokokonaisuuksien käsittelyyn ja analysointiin. Vuonna 2022 öljy- ja kaasualan pilvipalveluista saatavat tulot nousivat $27,8 miljardiin euroon, ja ennusteiden mukaan kasvuvauhti on yli 1,5 miljardia euroa. 15% CAGR vuodesta 2022 vuoteen 2026. Erityisesti SaaS-ratkaisut saavat suurimman osan tästä kasvusta.

bd

Tiedonhallinta

Vuonna 2024 tietojen hallinnasta ja tietoturvasta on tullut öljy- ja kaasuteollisuudessa välttämättömyys. Tietojen lisääntyvä monimutkaisuus yhdistettynä AI-teknologian nopeaan kehitykseen edellyttää vankkoja valvontatoimenpiteitä ja nykyaikaisia hallintastrategioita. Immutan tietoturvan tila -raportti osoittaa, että noin 35% data-alan ammattilaisista keskittyy tiedonhallinnan ja tietoturvatoimenpiteiden uudistamiseen. Tämä muutos johtuu kasvavasta huolesta arkaluonteisten tietojen paljastumisesta AI-kehotusten kautta, ja 56% alan vastaajista on samaa mieltä.

Päätelmä

Hyödyntämällä big dataa ja huippuluokan data-analytiikkaa öljy- ja kaasuyhtiöt voivat tehdä perusteltuja päätöksiä, parantaa prosessejaan, saada suuremman markkinaosuuden ja saada voittonsa nousuun. Big datan potentiaalin tehokas hyödyntäminen edellyttää kuitenkin monimutkaisten haasteiden voittamista, mikä edellyttää erityisasiantuntemusta ja strategista suunnittelua. Siksi oikean kehityskumppanin valinta on ratkaisevan tärkeää, jotta voidaan navigoida näissä tekniikoissa ja saavuttaa konkreettisia tuloksia.

UKK

Öljy- ja kaasuteollisuus on eturintamassa ottamassa käyttöön huipputekniikkaa, jonka avulla voidaan analysoida ja hallita valtavia tietomääriä erilaisista lähteistä, kuten antureista, porausoperaatioista ja tuotantolaitoksista. Kehittyneet työkalut, kuten Hadoop ja Apache Spark, helpottavat suurten tietokokonaisuuksien käsittelyä. ML- ja AI-algoritmit auttavat paljastamaan monimutkaisia kuvioita ja suhteita datan sisällä. NLP:tä hyödynnetään arvokkaiden oivallusten poimimiseksi strukturoimattomista teksteistä, kuten raporteista ja lokitiedostoista. Lisäksi tietokonenäkötekniikat analysoivat satelliittien ja lennokkien ottamia kuvia.

Big data muuttaa päätöksentekotapaa öljy- ja kaasuteollisuudessa tarjoamalla syvällisiä ja yksityiskohtaisia analyysejä ja ennusteita. Kun big data on käytössä, voit parantaa tuotantoprosesseja, hienosäätää huoltostrategioita ja lisätä laitteiden tehokkuutta huomattavasti. Nämä oivallukset antavat organisaatioille mahdollisuuden tehdä älykkäämpiä päätöksiä - mikä johtaa parempaan operatiiviseen suorituskykyyn ja resurssien tehokkaampaan käyttöön.

Öljy- ja kaasuteollisuuden big data -analytiikka tarjoaa vankan ratkaisun toiminnan ympäristövaikutusten vähentämiseen. Hyödyntämällä antureista, laitteista ja satelliittikuvista kerättyjä laajoja tietoja organisaatiot saavat yksityiskohtaista tietoa toiminnastaan, mikä mahdollistaa kasvihuonekaasupäästöjen tarkemman seurannan ja metaanivuodon varhaisen havaitsemisen kehittyneiden analyysitekniikoiden avulla. Lisäksi ennakoiva mallintaminen auttaa tunnistamaan mahdolliset ympäristöriskit, kuten vuodot tai maaperän saastuminen. Näiden tietojen avulla toiminnanharjoittajat voivat ryhtyä oikea-aikaisiin toimiin, optimoida resurssien käytön ja pienentää merkittävästi ekologista jalanjälkeään.

Big data parantaa huomattavasti geologisten mallien tarkkuutta tuotantoketjun alkupäässä, mikä johtaa tarkempaan poraukseen ja etsintään, vähentää epävarmuutta ja optimoi luonnonvarojen louhintaa. Keskivaiheessa sillä on ratkaiseva rooli kuljetusreittien tarkentamisessa ja varastojen hallinnan parantamisessa. Tämä johtaa virtaviivaisempaan logistiikkaan, tehokkuuden lisääntymiseen ja toimintakatkosten vähenemiseen. Jatkojalostussektorilla big data -analytiikka parantaa jalostusprosesseja, varmistaa tuotteiden laadun ja optimoi resurssien kohdentamista. Tämän seurauksena organisaatiot saavuttavat suuremman tehokkuuden ja leikkaavat yleiskustannuksia.

Tulevaisuutta ajatellen big data tulee muuttamaan öljy- ja kaasuteollisuutta merkittävästi. Hyödyntämällä kehittyneitä algoritmeja, AI:tä ja ML:ää yritykset parantavat huomattavasti tapaa, jolla ne ennustavat tulevia suuntauksia ja ylläpitävät laitteita. Lisäksi big datan yhdistäminen NLP:hen ja IoT:hen luo kokonaisvaltaisen näkemyksen toiminnasta, mikä johtaa parempaan analytiikkaan ja riskienhallintaan. Lohkoketjuteknologian odotetaan myös vahvistavan tietoturvaa ja avoimuutta. Pohjimmiltaan big data ohjaa alaa kohti entistä datakeskeisempää ja oivaltavampaa tulevaisuutta.

kirjoittaja
Dmitri Nazarevitš Innowise:n teknologiajohtaja
Jaa:
kirjoittaja
Dmitri Nazarevitš Innowise:n teknologiajohtaja

Sisällysluettelo

    Ota yhteyttä

    Varaa puhelu tai täytä alla oleva lomake, niin otamme sinuun yhteyttä, kun olemme käsitelleet pyyntösi.

    Lähetä meille ääniviesti
    Liitä asiakirjoja
    Lataa tiedosto

    Voit liittää 1 enintään 2 Mt:n tiedoston. Hyväksytyt tiedostomuodot: pdf, jpg, jpeg, png.

    Klikkaamalla Lähetä, annat suostumuksesi siihen, että Innowise käsittelee henkilötietojasi meidän Tietosuojakäytäntö antaa sinulle asiaankuuluvia tietoja. Antamalla puhelinnumerosi suostut siihen, että voimme ottaa sinuun yhteyttä puheluiden, tekstiviestien ja viestisovellusten kautta. Puhelu-, viesti- ja datahintoja voidaan soveltaa.

    Voit myös lähettää meille pyyntösi
    osoitteeseen contact@innowise.com

    Mitä tapahtuu seuraavaksi?

    1

    Kun olemme vastaanottaneet ja käsitelleet pyyntösi, otamme sinuun yhteyttä ja kerromme yksityiskohtaisesti projektin tarpeet ja allekirjoitamme NDA-sopimuksen luottamuksellisuuden varmistamiseksi.

    2

    Tutkittuaan toiveesi, tarpeesi ja odotuksesi tiimimme suunnittelee projektin ehdotuksen, jossa esitetään työn laajuus, tiimin koko, aika- ja kustannusarviot.

    3

    Järjestämme kanssasi tapaamisen, jossa keskustellaan tarjouksesta ja sovitaan yksityiskohdista.

    4

    Lopuksi allekirjoitamme sopimuksen ja aloitamme projektisi toteuttamisen heti.

    nuoli